vol. 4 núm. 1 (2023)

Advancements in technology have revolutionized the healthcare industry, enabling us to detect, diagnose,and treat medical conditions with greater accuracy and speed than ever before. From electronic health recordsto telemedicine, these technologies are improving patient outcomes, enhancing communication between healthcareprofessionals, and reducing healthcare costs.One of the most exciting technologies in medicine is Artificial Intelligence (AI). AI algorithms can analyzevast amounts of medical data and provide insights into diseases that would be impossible for humansto identify [1]. For example, AI has been used to identify early signs of cardiovascular diseases and to detectbreast cancer in mammograms with greater accuracy than human radiologists [2]. However, some expertshave expressed concern that AI could replace human doctors, leading to a lack of empathy and a loss of thepersonal touch in healthcare.Telemedicine is another technology that is gaining popularity, particularly in rural areas where access tohealthcare can be limited. Telemedicine allows doctors to consult with patients remotely, using video conferencingand other technologies to diagnose and treat medical conditions [3]. This can save patients time andmoney, as well as reduce the burden on healthcare providers. However, telemedicine is not suitable for allmedical conditions, and there are concerns about privacy and security when it comes to transmitting sensitivemedical information over the internet.Electronic Health Records (EHRs) are another technology that is transforming healthcare. EHRs enablehealthcare providers to access a patient’s medical history, medications, and test results quickly and easily.This can improve patient outcomes by reducing errors and providing doctors with a complete picture of apatient’s health. However, there are concerns about data privacy and security when it comes to storing sensitivemedical information electronically. Some solutions have arrived, as blockchain technologies [4].In conclusion, technology has the potential to transform healthcare and improve patient outcomes. Thesetechnologies offer exciting possibilities for the future of medicine. However, it is important to consider theethical, privacy, and security implications of these technologies and to ensure that they are used in a waythat benefits patients without compromising their rights or safety.

Introducción: El área de investigación enfocado a la salud ha llevado al desarrollo de plataformas de sistemas de monitoreo cardiovascular teniendo en cuenta la implementación del internet de las cosas como eje central de la innovación tecnológica en ambientes médicos. A su vez las técnicas de aprendizaje automático y lenguaje maquina (ML) han demostrado su importancia en el ámbito de análisis de datos, extrayendo de forma eficaz información para una toma de decisiones efectiva en el ámbito de la medicina de precisión. Objetivo: Este articulo tiene como objetivo presentar resultados del diseño, prueba y evaluación de un prototipo de sistema de monitoreo de variables cardiovasculares, en donde pueden ser guardadas y mostradas en tiempo real en la nube. Metodología: Para el desarrollo de esta se utilizaron sensores no invasivos corporales y sistemas embebidos de bajo costo, lo cual permiten ser implementados en ambientes médicos.  Resultados: Se demuestra a gran medida la viabilidad de implementar tecnologías novedosas enfocadas a internet de las cosas (IOT) generando soluciones de bajo costo y consumo energético para generar un sistema de adquisición, monitoreo y alerta en ambientes médicos. Conclusiones: El prototipo permite a los profesionales de la salud no tener contacto constante con los pacientes que posean este dispositivo instalado en su cuerpo, pero obteniendo muestras medicas en cualquier momento bajo la implementación de esta herramienta.

Introducción: Se observa la problemática que hay con los animales en condiciones de calle que no cuentan con un albergue. A diario se nota cómo estos animales sufren todo tipo de necesidades por no tener donde refugiarse, comer o tener momentos de tranquilidad. Paralelamente, debido a la contaminación generada por los grandes desechos de plástico se presentan muchos fenómenos climáticos. Objetivo: Buscando crear una solución conjunta a estas dos problemáticas, se realizó una propuesta para la fundación FundaPamVi, dedicada al cuidado de animales en condiciones de abandono, pero no cuentan con todos los recursos necesarios para brindarle condiciones de calidad a todos los animales. Método: La propuesta consiste en diseñar e implementar una máquina trituradora de tapas plásticas tipo PET en la aplicación Inventor, ensamblada en la empresa CIALC, validada por estudios y agentes externos que cumplan con el estándar de material PET que se requiere para procesar estos materiales y convertirlos en materia prima para que la fundación fabrique casas y utensilios para los animales. Resultados: al pasar el plástico a través de la máquina trituradora se obtienen pequeños trozos de plástico, estos son recolectados y se transforman en bloques con la colaboración de la máquina extrusora de la fundación FundaPamVi, estos bloques servirán para crear casas que permitan albergar animales callejeros. Conclusiones: Se implementó un diseño mecánico a la máquina trituradora que incorpora un sistema de protección y automatización mediante ciclos que permite optimizar, verificar y poner en marcha el correcto funcionamiento del proceso conformado por el reciclaje y transformación del plástico para ser utilizado por el objetivo propuesto por la fundación. Palabras clave Máquina trituradora; tapas plásticas; PET; albergues animales; motor monofásico capacitivo; guarda motor; App Inventor.

Introducción: La problemática a tratar en este trabajo es la detección de melanoma, el cual es uno de los distintos cánceres de piel que existen, el cual presenta una alta tasa de mortalidad. Objetivo: En este documento se presenta un proyecto de investigación en el área de Inteligencia Artificial cuyo objetivo es la detección de melanoma por medio del análisis de imágenes utilizando Deep learning. Método: Inicialmente se aplican operaciones morfológicas sobre la imagen para dejar solo el objeto de interés. Luego esta imagen se ingresa a una red neuronal convolucional, la cual ha sido entrenada para la detección de melanomas. Resultados: La arquitectura de red convolucional propuesta presenta unos resultados aceptables en la métrica de accuracy para la identificación de melanoma maligno o benigno. Sin embargo, se propone realizar futuros experimentos que puedan mejorar estos resultados. Conclusiones: Gracias a las técnicas de Deep Learning con esta clase de herramientas se está ofreciendo un sistema muy poderoso y útil a la hora de determinar el diagnóstico de este tipo de enfermedades.     

Introducción: Anualmente llegan a Colombia más de 6.5 millones de personas provenientes de otros países, según lo indicado por el Ministerio de Comercio, Industria y Turismo, demostrando que el país es un  destino turístico clave en la región. Se debe aprovechar el auge que vive el sector e insertarse en el mercado como un destino innovador, diverso y de alto valor.Objetivo: El objetivo de esta investigación es presentar de manera general el sector turístico en Colombia e introducir elconcepto de aprendizaje automático aplicado a dicho sector.Metodología: Para la documentación de este estudio, se utilizó una metodología de exploración de fuentes secundarias, a través de la exploración de bases de datos como Scopus, Science Direct, EbscoHost, IEEE, entre otras.Resultado: En la revisión conceptual se encontró que Colombia tiene un gran potencial turístico en diferentes áreas y en sus diversas regiones. Sin embargo, existen limitaciones en la gestión y organización de los sectores y en la implementación denuevas tecnologías para mejorar su competitividad.Conclusión: El sector turístico busca soluciones más realistas y satisfactorias como resultado de la innovación de las TIC y el uso de sistemas informáticos y equipos de telecomunicaciones en el procesamiento de la información lo que permite dar mejores respuestas a los clientes y mejorar los sistemas productivos.

El proceso de enseñanza-aprendizaje de las matemáticas es de creciente complejidad teórica y metodológica que, debido al rigor de todos los conceptos, teorías y teoremas, la convierten en una asignatura que muchos estudiantes encuentran difícil y poco atractiva, por lo que es necesario replantear el papel del docente y alumno, hacia la enseñanza de las matemáticas. El propósito de este estudio fue implementar una aplicación basada en Realidad Aumentada (AR) para mejorar el desempeño académico de los estudiantes de grado segundo de básica primaria en el área de matemáticas.  Esta investigación responde a un estudio de tipo cuantitativo bajo un diseño cuasiexperimental. Cuyo proceso metodológico responde en primer lugar a la aplicación de una prueba diagnóstica (pretest) con la intención de identificar el nivel de los estudiantes en cuanto al código matemático, y a partir de ello proseguir con la inserción de la Realidad Aumentada dentro del aula. Seguidamente, la investigación continúa con la apropiación de la aplicación desarrollada por parte de los alumnos y docente a cargo, para así continuar con la aplicación de las actividades para el grupo experimental (grado segundo A) y el grupo control (grado segundo B). Los resultados alcanzados señalan la incidencia significativa que tuvo la implementación de la Realidad Aumentada (RA) puesto que, se obtuvo una aceptación por parte del estudiante y del docente, determinando la influencia de la Realidad Aumentada sobre el aprendizaje, reflejado en la capacidad de los estudiantes para entender código matemático de una forma divertida y animada. Los estudiantes que utilizaron la aplicación desarrollada superaron las deficiencias relacionadas con las operaciones básicas matemáticas, desarrollando habilidades cognitivas que contribuyeron al desempeño exitoso a partir de la implementación de la Realidad Aumentada.